JP6034926B1 - 指標出力装置、指標出力方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】アトラクションの演出による効果の評価を容易にすることが可能な指標出力装置の提供。【解決手段】ユーザの生体情報と、ユーザの動きに関する加速度情報とを取得する取得部２０１と、取得された生体情報と加速度情報とに基づいて、アトラクションの演出に対するユーザの状態の変動及びユーザの動きの変動のいずれかに関する指標を取得する指標取得部と、取得された指標を出力する出力部２０９と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、人の状態推定技術に関する。

従来、お化け屋敷において顧客の望む恐怖度に合わせた演出を行うことができるシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。このようなシステムにより、顧客は自身が望む恐怖度に合わせた演出を体験することができる。

特開２００８−８６５４５号公報

しかしながら、恐怖度に合わせた演出の効果を評価するためには、実際に体験した顧客に対してアンケート等の調査が必要となる。このような場合、アンケート調査やアンケートの収集に手間がかかってしまう。そのため、お化け屋敷の運営者や演出家は、演出の効果を容易に評価することができないという問題があった。このような問題は、お化け屋敷に限らず、人の状態に影響を与える演出を行うアトラクション全てに共通する問題である。

上記事情に鑑み、本発明は、アトラクションの演出による効果の評価を容易にすることができる技術の提供を目的としている。

本発明の一態様は、ユーザの生体情報と、前記ユーザの動きに関する加速度情報とを取得する取得部と、取得された前記生体情報と前記加速度情報とに基づいて、アトラクションの演出に対する前記ユーザの状態の変動及び前記ユーザの動きの変動のいずれかに関する指標を取得する指標取得部と、取得された前記指標を出力する出力部と、を備える指標出力装置である。

本発明の一態様は、上記の指標出力装置であって、前記生体情報から得られる、前記指標を算出するために用いる複数の第１特徴量を算出する第１特徴量算出部と、前記加速度情報から得られる、前記指標を算出するために用いる複数の第２特徴量を算出する第２特徴量算出部と、をさらに備え、前記指標取得部は、前記第１特徴量及び前記第２特徴量のいずれかを用いて、前記ユーザの状態に関する値及び前記ユーザの動きに関する値のいずれかを取得し、取得結果を正規化することによって前記指標を取得する。

本発明の一態様は、上記の指標出力装置であって、前記指標は、人が恐怖に駆られている中から解放された時の程度を表す瞬間恐怖度であり、前記指標取得部は、前記第１特徴量及び前記第２特徴量を用いて、前記ユーザの状態に関する値及び前記ユーザの動きに関する値を取得し、各取得結果を正規化して加重平均することによって前記瞬間恐怖度を取得する。

本発明の一態様は、上記の指標出力装置であって、前記指標は、前記演出を堪能した程度を表す達成度をさらに含み、前記指標取得部は、前記第２特徴量を用いて、前記ユーザの動きに関する値を取得し、取得結果を正規化することによって前記達成度を取得する。

本発明の一態様は、上記の指標出力装置であって、前記指標は、不安や恐怖から解放されて安心を感じた程度を表す安心度をさらに含み、前記指標取得部は、前記第１特徴量を用いて前記ユーザの状態に関する値を複数取得し、各取得結果を正規化して加重平均することによって前記安心度を取得する。

本発明の一態様は、上記の指標出力装置であって、前記指標は、不安や恐怖を感じた程度を表す不安度をさらに含み、前記指標取得部は、前記第１特徴量を用いて前記ユーザの状態に関する値を複数取得し、各取得結果を正規化して加重平均することによって前記不安度を取得する。

本発明の一態様は、上記の指標出力装置であって、前記指標は、前記アトラクションを堪能した程度を表す楽しみ度をさらに含み、前記指標取得部は、前記瞬間恐怖度、達成度、安心度及び不安度に所定の演算を行うことによって前記楽しみ度を取得する。

本発明の一態様は、ユーザの生体情報と、前記ユーザの動きに関する加速度情報とを取得する取得ステップと、取得された前記生体情報と前記加速度情報とに基づいて、アトラクションの演出に対する前記ユーザの状態の変動及び前記ユーザの動きの変動のいずれかに関する指標を取得する指標取得ステップと、取得された前記指標を出力する出力ステップと、を有する指標出力方法である。

本発明の一態様は、ユーザの生体情報と、前記ユーザの動きに関する加速度情報とを取得する取得ステップと、取得された前記生体情報と前記加速度情報とに基づいて、アトラクションの演出に対する前記ユーザの状態の変動及び前記ユーザの動きの変動のいずれかに関する指標を取得する指標取得ステップと、取得された前記指標を出力する出力ステップと、をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムである。

本発明により、アトラクションの演出による効果の評価を容易にすることが可能となる。

本発明における指標出力システム１００のシステム構成を示す図である。 指標出力装置２０の処理の流れを示すフローチャートである。 第１特徴量算出部２０５による第１特徴量算出処理の流れを示すフローチャートである。 第２特徴量算出部２０６による第２特徴量算出処理の流れを示すフローチャートである。 心拍数の変動と動きの推定結果の一例とを表す図である。 指標出力装置２０による評価値算出処理の流れを示すフローチャートである。 ビビり度算出用正規化テーブルの具体例を示す図である。 達成度算出用正規化テーブルの具体例を示す図である。 安心度算出用正規化テーブルの具体例を示す図である。 不安度算出用正規化テーブルの具体例を示す図である。

以下、本発明の一実施形態を、図面を参照しながら説明する。
（概略）
本実施形態における指標出力システムは、人の状態に影響を与える演出を行うアトラクションの演出による効果の評価を容易にするシステムである。具体的には、指標出力システムは、人の生体情報及びユーザの動きに関する３軸加速度情報を用いて、演出に対する人の状態の変動及び人の動きの変動のいずれかに関する指標を取得し、取得した指標をアトラクションの演出に対するユーザの状態結果として出力する。本実施形態において、ユーザとはアトラクションの利用者である。このように構成されることによって、アトラクションの運営者や演出家は、出力された指標を確認するだけで演出による効果を評価することができる。ここで、人の状態に影響を与える演出を行うアトラクションとは、例えばお化け屋敷、ジェットコースターなどである。本実施形態では、アトラクションの具体例としてお化け屋敷を例に説明する。また、本実施形態では、人の状態の変動及び人の動きの変動のいずれかに関する指標として、ビビり度（瞬間恐怖度）、達成度、安心度、不安度及び楽しみ度の５つの指標を用いる。以下、各指標について詳細に説明する。

ビビり度は、恐怖に駆られている中から解放された時の瞬間的なユーザの状態の変動の程度を表す。より具体的には、ビビり度は、不安や恐怖に駆られている中から解放された時のユーザの心拍数の変動や動きの変化に関する指標である。ビビり度は、心拍数においては上昇から下降に転じる変動、動きにおいてはお化け屋敷内の動きの速さのばらつきから推定される。
達成度は、お化け屋敷の演出を堪能した程度を表す。
安心度は、不安や恐怖から解放されて安心を感じた程度を表す。より具体的には、安心度は、不安や恐怖から解放された際の心拍数の変動の大きさに関する指標である。安心度は、心拍数の下降具合、下降傾向から推定される。
不安度は、不安や恐怖を感じた程度を表す。不安度は、不安や恐怖に駆られている際の心拍数の変動の大きさに関する指標である。不安度は、心拍数の上昇具合、上昇傾向から推定される。
楽しみ度は、お化け屋敷を堪能した程度を表す。楽しみ度は、ビビり度、達成度、安心度及び不安度を用いて算出される。
以下、具体例を挙げて説明する。

（詳細）
図１は、本発明における指標出力システム１００のシステム構成を示す図である。
指標出力システム１００は、センサー端末１０及び指標出力装置２０を備える。
センサー端末１０は、ユーザが身に着けて使用するセンサーである。センサー端末１０は、ユーザの生体情報及び３軸加速度情報を取得する。生体情報は、例えば心拍、心臓の活動電位、体温、音声の出力レベル及び血圧等の値である。
指標出力装置２０は、センサー端末１０が取得したユーザの生体情報及び３軸加速度情報に基づいて各指標を取得する。以下の説明では、指標出力装置２０が、センサー端末１０が取得したユーザの生体情報及び３軸加速度情報に基づいて各指標を算出する場合を例に説明する。

次に、指標出力装置２０の機能構成を表す概略ブロック図である。
指標出力装置２０は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリや補助記憶装置などを備え、指標出力プログラムを実行する。指標出力プログラムの実行によって、指標出力装置２０は、取得部２０１、識別部２０２、生体情報記憶部２０３、加速度情報記憶部２０４、第１特徴量算出部２０５、第２特徴量算出部２０６、テーブル記憶部２０７、指標算出部２０８、出力部２０９を備える装置として機能する。なお、指標出力装置２０の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。また、指標出力プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。また、指標出力プログラムは、電気通信回線を介して送受信されてもよい。

取得部２０１は、センサー端末１０からユーザの生体情報と、３軸加速度情報とを取得する。
識別部２０２は、取得部２０１に取得された情報を識別する。具体的には、識別部２０２は、取得された情報が生体情報であるか３軸加速度情報であるかを識別する。
生体情報記憶部２０３は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。生体情報記憶部２０３は、生体情報を時系列順に記憶する。
加速度情報記憶部２０４は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。加速度情報記憶部２０４は、３軸加速度情報を時系列順に記憶する。

第１特徴量算出部２０５は、生体情報記憶部２０３に記憶されている生体情報を読み出し、生体情報から得られる、各指標を算出するために用いる複数の第１特徴量を算出する。第１特徴量の具体例として、ＲＲＩ（R-R Interval）、ＨＲ、ＨＲＤ、ＨＲＤ_{ｍａｘ＿ｓ}（ｓは１以上の整数）、ＨＲＤ_{ｍｉｎ＿ｓ}、Ｆｒｉｇｈｔ_＿１、ＨＲ_{ＳＣＯＰＥ}（ｔ）が挙げられる。ＨＲは、心拍数を表す。ＨＲＤは、時刻ｔにおける心拍数と時刻ｔ−１における心拍数の差分値を表す。ＨＲＤ_{ｍａｘ＿ｓ}は、過去ｓ秒間（例えば、ｓ＝１０秒間）のＨＲＤの最大値を表す。ＨＲＤ_{ｍｉｎ＿ｓ}は、過去ｓ秒間のＨＲＤの最小値を表す。Ｆｒｉｇｈｔ_＿１は、数秒から数十秒までの間の心拍数の急激な変化（上昇と下降）の値を表す。ＨＲ_{ＳＣＯＰＥ}（ｔ）は、過去ｓ秒間における心拍数の最大値と最小値の差分を表す。

第２特徴量算出部２０６は、加速度情報記憶部２０４に記憶されている３軸加速度情報を読み出し、３軸加速度情報から得られる、各指標を算出するために用いる複数の第２特徴量を算出する。第２特徴量の具体例として、ＡＣＶ、３次元方向（ｘ、ｙ、ｚ方向）の標準偏差、標準偏差より得られる特徴量の内積、状態の推定結果が挙げられる。ＡＣＶは、３次元方向の加速度の合成値（以下、「合成加速度」という。）を表す。状態の推定結果は、走っている状態、歩いている状態及び止まっている状態のいずれかのユーザの状態の推定結果を表す。

テーブル記憶部２０７は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。テーブル記憶部２０７は、複数の正規化テーブルを記憶する。正規化テーブルは、各指標を算出するために、第１特徴量及び第２特徴量のいずれかを用いて算出された値（以下、「指標候補値」という。）を正規化するためのテーブルである。なお、以下の説明では、ビビり度の算出に使用される正規化テーブルをビビり度算出用正規化テーブル、達成度の算出に使用される正規化テーブルを達成度算出用正規化テーブル、安心度の算出に使用される正規化テーブルを安心度算出用正規化テーブル、不安度の算出に使用される正規化テーブルを不安度算出用正規化テーブルと記載する。正規化テーブルの構成については後述する。

指標算出部２０８は、取得された生体情報と３軸加速度情報とに基づいて、お化け屋敷の演出に対するユーザの状態の変動及び前記ユーザの動きの変動のいずれかに関する指標を算出する。より具体的には、指標算出部２０８は、取得された生体情報から得られる第１特徴量と３軸加速度情報から得られる第２特徴量とに基づいて、お化け屋敷の演出に対するユーザの状態の変動及び前記ユーザの動きの変動のいずれかに関する指標を算出する。

出力部２０９は、算出された各指標を出力装置に出力する。出力部２０９は、指標出力装置２０に接続された不図示の出力装置を介し、指標出力装置２０の操作者（例えば、指標出力システム１００の運営者）に対して各指標の出力を行う。出力装置は、例えば画像や文字を画面に出力する装置を用いて構成されても良い。例えば、出力装置は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）や液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescent）ディスプレイ等を用いて構成できる。また、出力装置は、画像や文字をシートに印刷（印字）する装置を用いて構成されても良い。例えば、出力装置は、インクジェットプリンタやレーザープリンタ等を用いて構成できる。また、出力装置は、文字を音声に変換して出力する装置を用いて構成されても良い。この場合、出力装置は、音声合成装置及び音声出力装置（スピーカー）を用いて構成できる。

図２は、指標出力装置２０の処理の流れを示すフローチャートである。
取得部２０１は、センサー端末１０から生体情報及び加速度情報を取得する（ステップＳ１０１）。取得部２０１は、取得した情報を識別部２０２に出力する。識別部２０２は、出力された情報を識別する（ステップＳ１０２）。出力された情報が生体情報である場合（ステップＳ１０２−生体情報）、識別部２０２は出力された情報を生体情報記憶部２０３に記憶させる（ステップＳ１０３）。一方、出力された情報が加速度情報である場合（ステップＳ１０２−加速度情報）、識別部２０２は出力された情報を加速度情報記憶部２０４に記憶させる（ステップＳ１０４）。

その後、第１特徴量算出部２０５は、生体情報記憶部２０３に記憶されている生体情報に基づいて第１特徴量算出処理を行う（ステップＳ１０５）。第１特徴量算出処理の具体的な処理については後述する。第１特徴量算出部２０５は、第１特徴量算出処理により取得した第１特徴量を指標算出部２０８に出力する。
また、第２特徴量算出部２０６は、加速度情報記憶部２０４に記憶されている３軸加速度情報に基づいて第２特徴量算出処理を行う（ステップＳ１０６）。第２特徴量算出処理の具体的な処理については後述する。第２特徴量算出部２０６は、第２特徴量算出処理により取得した第２特徴量を指標算出部２０８に出力する。

指標算出部２０８は、第１特徴量算出部２０５から出力された第１特徴量及び第２特徴量算出部２０６から出力された第２特徴量を取得する。指標算出部２０８は、取得した第１特徴量及び第２特徴量と、テーブル記憶部２０７に記憶されている正規化テーブルとに基づいて指標算出処理を実行する（ステップＳ１０７）。指標算出処理の具体的な処理については後述する。その後、出力部２０９は、取得した各指標を出力装置に出力する（ステップＳ１０８）。

図３は、第１特徴量算出部２０５による第１特徴量算出処理の流れを示すフローチャートである。なお、第１特徴量算出処理で算出される全ての値は第１特徴量に含まれる。
まず、第１特徴量算出部２０５は、生体情報記憶部２０３に記憶されている生体情報に基づいて、時刻ｉにおける心拍の波の頂点をＲ（ｉ）としてＲＲ間隔であるＲＲｌ_ｉを以下の式１に基づいて算出する（ステップＳ２０１）。

次に、第１特徴量算出部２０５は、上記式１で求めたＲＲｌ_ｉを用いて、以下の式２に基づいて心拍数ＨＲを算出する（ステップＳ２０２）。

第１特徴量算出部２０５は、以下の式３に基づいてＨＲＤを算出する（ステップＳ２０３）。例えば、第１特徴量算出部２０５は、現時点における心拍数ＨＲ（ｔ）と、１秒前における心拍数ＨＲ（ｔ−１）との差分値ＨＲＤを以下の式３に基づいて算出する。

第１特徴量算出部２０５は、過去ｓ秒間（例えば、１０秒間）におけるＨＲＤの最大値ＨＲＤ_{ｍａｘ＿Ｓ}を以下の式４に基づいて算出する（ステップＳ２０４）。

第１特徴量算出部２０５は、過去ｓ秒間におけるＨＲＤの最小値ＨＲＤ_{ｍｉｎ＿ｓ}を以下の式５に基づいて算出する（ステップＳ２０５）。

第１特徴量算出部２０５は、最大値ＨＲＤ_{ｍａｘ＿ｓ}と最小値ＨＲＤ_{ｍｉｎ＿ｓ}とを用いて、以下の式６に基づいてＦｒｉｇｈｔ_＿１を算出する（ステップＳ２０６）。

第１特徴量算出部２０５は、過去ｓ秒間におけるＨＲの最小値ＨＲ_ｍｉｎ（ｔ）、過去ｓ秒間におけるＨＲの最大値ＨＲ_ｍａｘ（ｔ）を以下の式７に基づいて算出する。また、現時点から過去ｓ秒間における心拍数の最大値ＨＲ_ｍｉｎ（ｔ）と最小値ＨＲ_ｍｉｎ（ｔ）との差分ＨＲ_{ＳＣＯＰＥ}（ｔ）を以下の式７に基づいて算出する（ステップＳ２０７）。

図４は、第２特徴量算出部２０６による第２特徴量算出処理の流れを示すフローチャートである。なお、第２特徴量算出処理で算出される全ての値は第２特徴量に含まれる。第２特徴量算出処理では、加速度情報記憶部２０４に記憶されている３軸加速度情報から、お化け屋敷内でユーザが止まっている、歩いている、走っているなどの状態を推定する。推定には、３軸加速度情報から得られた特徴量を元に機械学習アルゴリズム（例えば、ＳＶＭ（Support Vector Machine））が用いられる。前提として、３軸加速度情報におけるｘ、ｙ、ｚ方向それぞれをＡＣＸ、ＡＣＹ、ＡＣＺとする。

まず、第２特徴量算出部２０６は、加速度情報記憶部２０４に記憶されている３軸加速度情報を用いて、以下の式８に基づいて合成加速度ＡＣＶを算出する（ステップＳ３０１）。

次に、第２特徴量算出部２０６は、ｘ、ｙ、ｚ方向の標準偏差を以下の式９から式１２に基づいて算出する（ステップＳ３０２）。ここで、それぞれの特徴量をＡＣＸ_ＳＤ、ＡＣＹ_ＳＤ、ＡＣＺ_ＳＤ、ＡＣＶ_ＳＤとする。なお、式９〜１２においてｐは、自然数である。以下の説明におけるｐも同様に自然数である。

次に、第２特徴量算出部２０６は機械学習させる特徴量を、各特徴量の内積を求めることによって算出する。具体的には、第２特徴量算出部２０６は、以下の式１３から式１８に基づいて機械学習させる特徴量を算出する（ステップＳ３０３）。

ステップＳ３０１の処理で算出された特徴量から、機械学習によりお化け屋敷内におけるユーザの動きを止まっている、歩いている、走っているといった３つの状態に分類する。ここで、機械学習により３つの状態に分類された一例を図５に示す。

図５は、心拍数の変動と動きの推定結果の一例とを表す図である。
図５において、横軸は時間を表し、左側の縦軸は心拍数を表し、右側の縦軸は動きの推定結果を表す。また、図５において、遷移線３０は心拍数の変動を表し、遷移線４０は動きの推定結果の変動を表す。図５に示されるように、機械学習によってどの時刻にユーザがどのような動きをしていたのかが推定されている。さらに、その時のユーザの心拍数の値も示されている。

その後、第２特徴量算出部２０６は、推定結果におけるそれぞれの状態の割合を以下の式１９から式２１に基づいて算出する（ステップＳ３０４）。ここで、走っている状態の推定結果をＲｅｓｕｌｔ_Ｒ、歩いている状態の推定結果をＲｅｓｕｌｔ_Ｗ、止まっている状態の推定結果をＲｅｓｕｌｔ_Ｓとし、それぞれの割合をＲｕｎ_ｐ、Ｗａｌｋ_ｐ、Ｓｔａｎｄ_ｐとする。

図６は、指標出力装置２０による評価値算出処理の流れを示すフローチャートである。
指標算出部２０８は、ビビり度を算出する（ステップＳ４０１）。具体的には、まず指標算出部２０８は、第１特徴量算出処理で算出された第１特徴量及び第２特徴量算出処理で算出された第２特徴量を用いて、以下の式２２から式２４に基づいて各指標候補値を算出する。

次に、指標算出部２０８は、式２２から式２４のそれぞれで算出された指標候補値と、ビビり度算出用正規化テーブルとを用いて各指標候補値を正規化する。ここで、図７を用いてビビり度算出用正規化テーブルについて説明する。図７は、ビビり度算出用正規化テーブルの具体例を示す図である。図７に示されるように、ビビり度算出用正規化テーブルは、指標候補値（Ｆｒｉｇｈｔ_＿１、ＨＲ_{ＳＣＯＰＥ}及びＲｕｎ_ｐ）と、正規化後の値（１、２、３、４及び５）との組み合わせで構成される。

図７に示される例では、指標候補値“Ｆｒｉｇｈｔ_＿１”の値が、Ｔ≦ａ１（ａ１以下）の場合、指標候補値“Ｆｒｉｇｈｔ_＿１”の値の正規化後の値が“１”であることが示されている。ａ１同様に、指標候補値“Ｆｒｉｇｈｔ_＿１”の値が、ａ１＜Ｔ≦ａ２（ａ１以上ａ２以下）の場合、指標候補値“Ｆｒｉｇｈｔ_＿１”の値の正規化後の値が“２”であることが示されている。他の指標候補値についても同様である。その後、指標算出部２０８は、正規化した各値（正規化したＦｒｉｇｈｔ_＿１、正規化したＨＲ_{ＳＣＯＰＥ、}正規化したＲｕｎ_ｐ）の加重平均をとることによってビビり度を算出する。なお、図７において、ａ１〜ａ４、ｂ１〜ｂ４及びｃ１〜ｃ４はいずれも整数である。

次に、指標算出部２０８は、達成度を算出する（ステップＳ４０２）。具体的には、まず指標算出部２０８は、上記式２４に基づいて指標候補値Ｒｕｎ_ｐの値を算出する。次に、指標算出部２０８は、算出した指標候補値Ｒｕｎ_ｐの値と、達成度算出用正規化テーブルとを用いて指標候補値Ｒｕｎ_ｐの値を正規化する。ここで、図８を用いて達成度算出用正規化テーブルについて説明する。図８は、達成度算出用正規化テーブルの具体例を示す図である。図８に示されるように、達成度算出用正規化テーブルは、指標候補値（Ｒｕｎ_ｐ）と、正規化後の値（１、２、３、４及び５）との組み合わせで構成される。

図８に示される例では、指標候補値“Ｒｕｎ_ｐ”の値が、Ｔ≦ｄ１（ｄ１以下）の場合、指標候補値“Ｒｕｎ_ｐ”の値の正規化後の値が“１”であることが示されている。同様に、指標候補値“Ｒｕｎ_ｐ”の値が、ｄ１＜Ｔ≦ｄ２（ｄ１以上ｄ２以下）の場合、指標候補値“Ｒｕｎ_ｐ”の値の正規化後の値が“２”であることが示されている。その後、指標算出部２０８は、正規化したＲｕｎ_ｐの値を達成度として取得する。なお、図８において、ｄ１〜ｄ４は整数である。

次に、指標算出部２０８は、安心度を算出する（ステップＳ４０３）。具体的には、まず指標算出部２０８は、第１特徴量算出処理で算出された第１特徴量及び第２特徴量算出処理で算出された第２特徴量を用いて、以下の式２５から式２７に基づいて各指標候補値を算出する。ここで、ＨＲＤは連続関数であるとする。ＨＲＤ’（ａ）＝０が成り立つとき、時刻ａでＨＲＤは極値を持つとする。極値の総数をＫ個として、極大の総数をα、極小の総数をβとする（Ｋ＝α＋β）。また、計測時間Ｔ秒間における時刻ａの差分値をＡ＝α_ｉ−α_ｉ−１（２＜ｉ≦Ｋ）として、このときの極値の差分値をＢ_ｉ＝ｆ（α_ｉ）−ｆ（α_ｉ−１）（２＜ｉ≦Ｋ）とする。）

次に、指標算出部２０８は、式２５から式２７それぞれで算出された各指標候補値と、安心度算出用正規化テーブルとを用いて各指標候補値を正規化する。ここで、図９を用いて安心度算出用正規化テーブルについて説明する。図９は、安心度算出用正規化テーブルの具体例を示す図である。図９に示されるように、安心度算出用正規化テーブルは、指標候補値（ｍｉｎ（ＨＲＤ_{ｍｉｎ＿ｓ}）、ＲＴ_ｍａｘ及びＲＴ_ｍｅａｎ）と、正規化後の値（１、２、３、４及び５）との組み合わせで構成される。ここで、ＲＴ_ｍａｘは式２６で算出されるＲｅｌｉｅｆ Ｔｉｍｅ_ｍａｘであり、ＲＴ_ｍｅａｎは式２７で算出されるＲｅｌｉｅｆ Ｔｉｍｅ_ｍｅａｎである。

図９に示される例では、指標候補値“ｍｉｎ（ＨＲＤ_{ｍｉｎ＿ｓ}）”の値が、Ｔ≦ｅ１（ｅ１以下）の場合、指標候補値“ｍｉｎ（ＨＲＤ_{ｍｉｎ＿ｓ}）”の値の正規化後の値が“１”であることが示されている。同様に、指標候補値“ｍｉｎ（ＨＲＤ_{ｍｉｎ＿ｓ}）”の値が、ｅ１＜Ｔ≦ｅ２（ｅ１以上ｅ２以下）の場合、指標候補値“ｍｉｎ（ＨＲＤ_{ｍｉｎ＿ｓ}）”の値の正規化後の値が“２”であることが示されている。他の指標候補値についても同様である。その後、指標算出部２０８は、正規化した各値（正規化したｍｉｎ（ＨＲＤ_{ｍｉｎ＿ｓ}）、正規化したＲＴ_ｍａｘ、正規化したＲＴ_ｍｅａｎ）の加重平均をとることによって安心度を算出する。なお、図９において、ｅ１〜ｅ４、ｆ１〜ｆ４及びｇ１〜ｇ４はいずれも整数である。

次に、指標算出部２０８は、不安度を算出する（ステップＳ４０４）。具体的には、まず指標算出部２０８は、第１特徴量算出処理で算出された第１特徴量及び第２特徴量算出処理で算出された第２特徴量を用いて、以下の式２８から式３０に基づいて各指標候補値を算出する。ここで、ＨＲＤは連続関数であるとする。ＨＲＤ’（ａ）＝０が成り立つとき、時刻ａでＨＲＤは極値を持つとする。極値の総数をＫ個として、極大の総数をα、極小の総数をβとする（Ｋ＝α＋β）。また、計測時間Ｔ秒間における時刻ａの差分値をＡ＝α_ｉ−α_ｉ−１（２＜ｉ≦Ｋ）として、このときの極値の差分値をＢ_ｉ＝ｆ（α_ｉ）−ｆ（α_ｉ−１）（２＜ｉ≦Ｋ）とする。）

次に、指標算出部２０８は、式２８から式３０それぞれ算出された指標候補値と、不安度算出用正規化テーブルとを用いて各指標候補値を正規化する。ここで、図１０を用いて不安度算出用正規化テーブルについて説明する。図１０は、不安度算出用正規化テーブルの具体例を示す図である。図１０に示されるように、不安度算出用正規化テーブルは、指標候補値（ｍａｘ（ＨＲＤ_{ｍａｘ＿ｓ）}、ＳＴ_ｍａｘ及びＳＴ_ｍｅａｎ）と、正規化後の値（１、２、３、４及び５）との組み合わせで構成される。ここで、ＳＴ_ｍａｘは式２９で算出されるＳｃａｒｅｄ Ｔｉｍｅ_ｍａｘであり、ＳＴ_ｍｅａｎは式３０で算出されるＳｃａｒｅｄ Ｔｉｍｅ_ｍｅａｎである。

図１０に示される例では、指標候補値“ｍａｘ（ＨＲＤ_{ｍａｘ＿ｓ）}”の値が、Ｔ≦ｈ１（ｈ１以下）の場合、指標候補値“ｍａｘ（ＨＲＤ_{ｍａｘ＿ｓ）}”の値の正規化後の値が“１”であることが示されている。同様に、指標候補値“ｍａｘ（ＨＲＤ_{ｍａｘ＿ｓ）}”の値が、ｈ１＜Ｔ≦ｈ２（ｈ１以上ｈ２以下）の場合、指標候補値“ｍａｘ（ＨＲＤ_{ｍａｘ＿ｓ）}”の値の正規化後の値が“２”であることが示されている。他の指標候補値についても同様である。その後、指標算出部２０８は、正規化した各値（正規化したｍａｘ（ＨＲＤ_{ｍａｘ＿ｓ）}、正規化したＳＴ_ｍａｘ、正規化したＳＴ_ｍｅａｎは）の加重平均をとることによって不安度を算出する。なお、図１０において、ｈ１〜ｈ４、ｉ１〜ｉ４及びｊ１〜ｊ４はいずれも整数である。
その後、指標算出部２０８は、ステップＳ４０１〜ステップＳ４０４の処理で得られた指標を用いて、以下の式３１に基づいて楽しみ度Ｐｌｅａｓｕｒｅを算出する（ステップＳ４０５）。なお、式３１におけるａ、ｂ、ｃ及びｄは、自然数である。

以上のように構成された指標出力システム１００によれば、アトラクションの演出による効果の評価を容易にすることが可能になる。以下、この効果について詳細に説明する。
指標出力装置２０は、アトラクションを体験しているユーザの生体情報及び３軸加速度情報を用いて、アトラクションの演出に対するユーザの状態の変動及び前記ユーザの動きの変動のいずれかに関する指標を算出する。ここで、ユーザの状態の変動及び前記ユーザの動きの変動のいずれかに関する指標は、ビビり度、達成度、安心度、不安度及び楽しみ度である。このように、指標出力装置２０は、各指標を算出することでアトラクションを体験しているユーザのアトラクション体験時における状態を数値化することができる。そのため、アトラクションの演出による効果の評価を容易にすることが可能になる。その結果、アトラクションの運営者や演出家は、指標を見ることでアトラクションの演出による効果を容易に評価することができる。さらに、アトラクションの運営者や演出家は、その結果をフィードバックすることで効果的な演出の検討が可能になる。

また、ユーザは、アトラクション体験後に各指標に対するデータをもらうことでアトラクション体験時の自身の状態を知ることができるといった今までにない体験ができる。

（変形例）
本実施形態では、指標出力システム１００が一台のセンサー端末１０を備える構成を示したが、指標出力システム１００は複数台のセンサー端末１０を備えるように構成されてもよい。また、本実施形態では、センサー端末１０が生体情報及び３軸加速度情報を取得する構成を示したが、生体情報及び３軸加速度情報は、それぞれ別の装置で取得するように構成されてもよい。例えば、第１センサー端末が生体情報を取得し、第２センサー端末が３軸加速度情報を取得してもよい。この場合、第１センサー端末がウェアラブルセンサー、第２センサー端末がスマートフォンなどであってもよい。
人の状態に影響を与える演出を行うアトラクションは、お化け屋敷及びジェットコースター以外であってもよい。例えば、人の状態に影響を与える演出を行うアトラクションは、遊園地などの設備に設置されているアトラクションであってもよいし、人の状態を変動させる設備や催し物などであってもよい。

取得部２０１は、生体情報及び３軸加速度情報とともに、各情報を取得した位置に関する位置情報を取得するように構成されてもよい。このように構成される場合、センサー端末１０は、位置情報を取得する位置情報取得部を備える。位置情報取得部は、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）などの位置情報を測定するシステムから自装置の位置情報を取得する。
このように構成されることによって、アトラクションの運営者や演出家は、演出毎のユーザの状態変化をより正確に把握することができる。その結果、より効果的な演出の検討が可能になる。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１０…センサー端末， ２０…指標出力装置， ２０１…取得部， ２０２…識別部， ２０３…生体情報記憶部， ２０４…加速度情報記憶部， ２０５…第１特徴量算出部， ２０６…第２特徴量算出部， ２０７…テーブル記憶部， ２０８…指標算出部（指標取得部）， ２０９…出力部

Claims (9)

1. ユーザの生体情報と、前記ユーザの動きに関する加速度情報とを取得する取得部と、
   取得された前記生体情報と前記加速度情報とに基づいて、遊戯施設として人の状態に影響を与える演出を行うアトラクションの演出に対する前記ユーザの状態の変動及び前記ユーザの動きの変動のいずれかに関する指標を取得する指標取得部と、
   取得された前記指標を出力する出力部と、
   を備える指標出力装置。
2. 前記生体情報から得られる、前記指標を算出するために用いる複数の第１特徴量を算出する第１特徴量算出部と、
   前記加速度情報から得られる、前記指標を算出するために用いる複数の第２特徴量を算出する第２特徴量算出部と、をさらに備え、
   前記指標取得部は、前記第１特徴量及び前記第２特徴量のいずれかを用いて、前記ユーザの状態に関する値及び前記ユーザの動きに関する値のいずれかを取得し、取得結果を正規化することによって前記指標を取得する、請求項１に記載の指標出力装置。
3. 前記指標は、人が恐怖に駆られている中から解放された時の程度を表す瞬間恐怖度であり、
   前記指標取得部は、前記第１特徴量及び前記第２特徴量を用いて、前記ユーザの状態に関する値及び前記ユーザの動きに関する値を取得し、各取得結果を正規化して加重平均することによって前記瞬間恐怖度を取得する、請求項２に記載の指標出力装置。
4. 前記指標は、前記演出を堪能した程度を表す達成度をさらに含み、
   前記指標取得部は、前記第２特徴量を用いて、前記ユーザの動きに関する値を取得し、取得結果を正規化することによって前記達成度を取得する、請求項３に記載の指標出力装置。
5. 前記指標は、不安や恐怖から解放されて安心を感じた程度を表す安心度をさらに含み、
   前記指標取得部は、前記第１特徴量を用いて前記ユーザの状態に関する値を複数取得し、各取得結果を正規化して加重平均することによって前記安心度を取得する、請求項４に記載の指標出力装置。
6. 前記指標は、不安や恐怖を感じた程度を表す不安度をさらに含み、
   前記指標取得部は、前記第１特徴量を用いて前記ユーザの状態に関する値を複数取得し、各取得結果を正規化して加重平均することによって前記不安度を取得する、請求項５に記載の指標出力装置。
7. 前記指標は、前記アトラクションを堪能した程度を表す楽しみ度をさらに含み、
   前記指標取得部は、前記瞬間恐怖度、達成度、安心度及び不安度に所定の演算を行うことによって前記楽しみ度を取得する、請求項６に記載の指標出力装置。
8. ユーザの生体情報と、前記ユーザの動きに関する加速度情報とを取得する取得ステップと、
   取得された前記生体情報と前記加速度情報とに基づいて、遊戯施設として人の状態に影響を与える演出を行うアトラクションの演出に対する前記ユーザの状態の変動及び前記ユーザの動きの変動のいずれかに関する指標を取得する指標取得ステップと、
   取得された前記指標を出力する出力ステップと、
   を有する指標出力方法。
9. ユーザの生体情報と、前記ユーザの動きに関する加速度情報とを取得する取得ステップと、
   取得された前記生体情報と前記加速度情報とに基づいて、遊戯施設として人の状態に影響を与える演出を行うアトラクションの演出に対する前記ユーザの状態の変動及び前記ユーザの動きの変動のいずれかに関する指標を取得する指標取得ステップと、
   取得された前記指標を出力する出力ステップと、
   をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。

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